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L’apprentissage automatique pour mieux évaluer la qualité des globules rouges

Quel est l’objet de cette étude?

Au Canada, les unités de globules rouges destinées à la transfusion sont conservées au réfrigérateur à une température comprise entre 1 et 6 °C pendant une période maximale de 42 jours. Après ce délai, elles sont jetées. Durant l’entreposage, les globules rouges changent à mesure qu’ils se dégradent et vieillissent, ce qui entraîne une détérioration graduelle de leur fonction et de leur innocuité. Au départ en forme de disque à la surface lisse, ils se transforment en sphères spiculées, puis en sphères lisses. Ces « lésions de conservation » peuvent être étudiées au moyen d’analyses réalisées en laboratoire. Par exemple, la forme des globules rouges est généralement mesurée par des spécialistes dans ce domaine. Ces personnes préparent les globules rouges, les examinent au microscope et les classent selon leur forme d’après six sous-catégories prédéfinies. On utilise ensuite ces données pour attribuer un indice morphologique (IM) aux globules rouges. Grâce à cette méthode traditionnelle, la dégradation de la qualité des globules rouges pendant la durée de conservation est très bien caractérisée par les chercheurs. Cette technique est toutefois complexe, exigeante en temps et en main-d’œuvre, parfois subjective et limitée par la petite taille de l’échantillon. Dans cette étude, les chercheurs avaient pour objectif d’examiner ces divers obstacles et de trouver des méthodes plus efficaces pour évaluer la qualité des globules en utilisant l’imagerie sans marquage et des algorithmes d’apprentissage profond s’appuyant sur un réseau de neurones convolutif.

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